AI活用で水揚げ予測も！鮮魚売場を革新させる!?スマート水産最前線
AIを使った水揚げデータの予測
現在、定置網に関して、AI（人工知能）を活用した水揚データの予測が試みられている（定置網AI）。
過去の音響データ（魚群探知機によるもの）と水揚データ（網ごとに、魚名、数量、単価、金額など）を、AIに学習させておき、現在の音響データを入力すると、水揚データが予測されるというもので、漁業関係者だけでなく、流通事業者にも協力してもらい、その評価を受けているところだ。
「現状では、正解率は50～60％程度」だという。
この数値の評価は、漁業者と流通業者とでははっきりと分かれている。
漁業者は「十分使える」と言い、流通業者は「最低でも9割以上の正解率でなければ使えない」と言う。漁業者には、自分自身の経験と勘による知見があり、それとAIの予測を組み合わせることにより、水揚予測の確度を上げることができる。しかし、そうした知見を持ちえない流通業者としては、5割近いリスクを冒して、その水揚げの仕入れに動くことは、誰の目にも無謀と映るだろう。
では、この定置網AIは今後、その精度を上げることは可能なのだろうか。いま以上の有用性を獲得できるのだろうか。
人智を超えたAIといえば、囲碁の世界チャンピオンを破った「AlphaGo（アルファ碁）」を思い浮かべる人もいるだろう。
しかし、このアルファ碁と、定置網AIとでは、学習するデータ量が圧倒的に違う。アルファ碁の場合、過去の対局データを学習したうえで、同じように学習した別のAIと対局することが可能であり、コンピュータ世界のスピードで、しかも24時間対局し学習し続けることができる。そうした膨大な学習データの蓄積により、世界チャンピオンを凌駕する知見を持ちえた。
ところが定置網AIの場合、自然を相手にしたデータの収集が必要だ。1年に1回の漁であれば、30年データを集めたとしても30パターンにしかならない。1日単位の漁だとしても、30年で1万データだ。通常、AIに学習させるデータ量としてはごくわずかであり、ベテランの漁師の（経験と勘による）データとさほど変わらない。それを増やしていくには、今後、水産業者全体の協力が不可欠になってくるだろう。
定置網AIの精度を高めるための方法とは!?
それでは、どこまで精度をあげれば、有用な定置網AIと呼べるだろう。
和田氏は「地域気象観測システムアメダス（AMeDAS）による天気予報がひとつの目安になるのでは」と話す。
アメダスは全国に観測所が1300ほどあり、「気温」、「降水量」、「風向風速」、「日照時間」を観測し、週間天気予報につなげている。週間天気予報であれば、明日の天気予報ほどの精度がなくても十分に利用できる。
定置網漁業の経営体は、北海道だけで、アメダスの観測所と変わらない約1400あり、全国規模では4000を超している。これらが、日々、アメダスの観測所なみのデータ（ただし、漁業に必要なもの）を共有し、定置網AIで分析を加えれば、相当有用な水揚げ予報になるのではないか、という見立てだ。
たとえば、水揚げ漁港別に、魚種（まぐろ、かつお、ぶり、いかなど）、まぐろ警報・注意報、降水確率のようなかたちで豊漁・貧漁・不漁といった情報などが、わかりやすく提示されるというイメージだ（画像参照）。
ある魚種がどのように日本近海を上がってきているか、これからどのような動きをするのか、そうした有用な情報として利用できるようになれば、漁業者の経営に大きなメリットが生まれる。流通業者（卸や小売）としても、どの産地で買い付けるのがいいのかの判断材料にもなる。
これまで水産業のICT化への取組みでは、最新のテクノロジーを活用し、環境・資源・技術の数値化、IoT（モノのインターネット）による現在の見える化などが、ほぼ実現されてきた。しかし、これらはまだ水揚げまでの話だ。そこから先の、売ったり、加工したり、お金に換えていくプロセスとの連携に関しては、まだまだこれからだ。
水揚げの予測を立て、生産から流通までの一貫したバリューチェーンの最適化をめざす、スマート水産業の実現には、まだ少し時間がかかりそうだ。
SIP ストア徹底解剖！利用者視点で感じる「戸惑い」の正体とは
